应用数学专业能否从事数据分析师？需要哪些知识储备？

当然可以，应用数学专业和数据分析师这个职业可以说是天然的契合。你想啊，数据分析师的核心工作不就是从海量数据中找出规律、解决问题吗？这跟应用数学培养出来的思维模式和解决问题的方法简直是如出一辙。

为什么应用数学专业适合做数据分析师？

你可以这么理解，应用数学就像一个通用的“工具箱”，里面装满了各种分析问题、建模解决问题的利器。而数据分析师的工作，就是运用这些工具去理解和改造世界。

逻辑思维和抽象能力： 应用数学的学习过程，无时无刻不在锻炼你的逻辑推理能力和将现实问题抽象成数学模型的能力。数据分析本身就是一个不断抽象、建模、验证的过程，从杂乱的数据中提炼出有用的信息，这正是应用数学的强项。
数学建模能力： 很多应用数学课程会涉及各种模型，比如统计模型、优化模型、微分方程模型等等。数据分析师在工作中也要构建各种预测模型、分类模型、聚类模型，这些都离不开数学建模的知识。
算法和计算思维： 应用数学中有很多关于算法的探讨，比如数值分析、最优化算法等。这些都为理解和实现各种数据分析算法奠定了基础。即使你没有直接学过机器学习算法，但理解其背后的数学原理并不难。
统计学基础： 统计学是数据分析的基石。应用数学专业通常会涉及概率论与数理统计，这为理解数据分布、假设检验、回归分析等统计方法提供了坚实的理论支撑。
解决问题的能力： 应用数学的本质就是用数学的语言和方法去解决实际问题。这种解决问题的导向性，正是数据分析师所需要的核心素质。你不会只停留在理论层面，而是要思考如何将这些理论应用到实际业务中去。

你需要哪些知识储备？

虽然应用数学专业为你打下了坚实的基础，但要成为一名优秀的数据分析师，还需要一些额外的知识和技能。你可以把它们看作是给你的“工具箱”添置一些更趁手的工具。

1. 核心数学和统计学知识（你的强项！）：

概率论与数理统计： 这是数据分析的基石。你需要深刻理解概率分布、期望、方差、协方差、大数定律、中心极限定理等概念。更重要的是，要熟练掌握各种统计推断方法，比如参数估计（点估计、区间估计）、假设检验（t检验、卡方检验、ANOVA等）、回归分析（线性回归、逻辑回归）、时间序列分析等。
举个例子： 你需要知道为什么要做A/B测试，如何设计实验，如何用统计方法判断结果是否显著，这背后就是统计推断在起作用。
线性代数： 这是理解很多机器学习算法（如矩阵分解、主成分分析PCA、支持向量机SVM等）的关键。向量、矩阵、特征值、特征向量等概念在数据处理和模型构建中非常重要。
举个例子： 在进行降维处理时，PCA就大量用到特征值和特征向量的概念。
微积分（尤其是多元微积分）： 在理解和优化许多机器学习算法（如梯度下降法）时至关重要。求导、积分的概念让你能理解模型是如何学习和迭代的。
举个例子： 训练一个神经网络时，反向传播算法就是利用链式法则进行梯度计算，以更新模型参数。
离散数学（可选但有益）： 虽然不是所有数据分析岗位都强制要求，但了解图论、集合论、组合数学等对理解某些算法（如网络分析、推荐系统）会很有帮助。

2. 编程和工具技能（这是你需要重点学习的）：

编程语言：
Python： 这是目前数据科学领域最主流的语言，拥有丰富的库支持（NumPy, Pandas, SciPy, Scikitlearn, Matplotlib, Seaborn等）。学习Python的语法，以及常用的数据处理和可视化库是必备的。
R语言： 另一门在统计学和数据分析领域非常受欢迎的语言，尤其在统计建模和可视化方面有其独到之处。
SQL： 数据分析师每天都要和数据库打交道，SQL是查询和提取数据的标准语言。你需要熟练掌握SQL的各种查询语句，包括连接（JOIN）、分组（GROUP BY）、子查询等。
数据处理和分析库：
Pandas (Python): 数据处理的瑞士军刀，用于数据清洗、转换、聚合等操作。
NumPy (Python): 用于科学计算，提供高性能的多维数组对象。
Scikitlearn (Python): 提供了大量机器学习算法的实现，是进行模型构建和评估的核心库。
数据可视化工具：
Matplotlib & Seaborn (Python): 用于绘制各种统计图表，帮助直观地理解数据和分析结果。
Tableau / Power BI / Looker 等BI工具： 这些工具可以让你快速地创建交互式仪表盘，将数据分析结果以生动的方式呈现给业务人员。
版本控制工具：
Git： 用于代码版本管理，协同开发以及回溯历史版本，是现代软件开发和数据项目中的必备工具。

3. 机器学习和算法知识（这是提升你竞争力的关键）：

基础机器学习算法： 你需要了解常见的监督学习（回归、分类）和无监督学习（聚类、降维）算法的原理和应用场景。
监督学习： 线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等。
无监督学习： Kmeans聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）、tSNE等。
模型评估与选择： 了解如何评估模型的性能（如准确率、精确率、召回率、F1score、ROC曲线、AUC值等），以及如何选择合适的模型。
特征工程： 如何从原始数据中提取、转换和创建有用的特征，这是影响模型效果的关键环节。
深度学习基础（可选，但越来越重要）： 对于一些特定领域（如图像识别、自然语言处理），深度学习知识会非常加分。了解神经网络的基本结构、激活函数、反向传播等概念会很有帮助。

4. 业务理解和沟通能力（软实力，同样重要！）：

业务领域知识： 不同的行业和公司，其数据分析的应用场景和关注点是不同的。了解你所处行业（如电商、金融、医疗、互联网等）的基本业务逻辑和痛点，能够帮助你更好地理解数据背后的意义，并提出更有价值的分析。
问题定义能力： 能够清晰地理解业务部门提出的需求，并将其转化为可执行的数据分析问题。
沟通和表达能力： 数据分析师不仅仅是分析数据，更重要的是要把分析结果清晰、准确地传达给非技术背景的同事或领导。你需要学会用通俗易懂的语言解释复杂的分析过程和结论，并能通过可视化图表有效地展示你的发现。
讲故事的能力： 将你的数据发现包装成一个有逻辑、有洞察力的“故事”，能够更容易地说服他人并驱动决策。

如何去准备？

1. 巩固基础： 如果你在大学里已经学过很多数学和统计学课程，那就花时间复习和深化理解，特别是那些与数据分析紧密相关的部分。
2. 系统学习编程： 找一些优秀的在线课程（如Coursera, edX, Udacity上的数据科学相关课程，或者国内的慕课平台）或者阅读相关的书籍，系统学习Python/R和SQL。
3. 动手实践： 这是最重要的环节！
参与Kaggle竞赛： 这是练习数据分析和机器学习技能的绝佳平台，你可以学习别人的代码，尝试不同的方法。
分析公开数据集： 找一些你感兴趣的公开数据集（如UCI Machine Learning Repository, Kaggle Datasets），尝试从零开始进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程和模型构建。
构建个人项目： 选择一个你感兴趣的实际问题，收集数据，进行分析，并将过程和结果记录下来（例如在GitHub上）。
4. 阅读和学习： 关注数据科学领域的最新进展，阅读相关的博客、论文、书籍，学习新的算法和技术。
5. 准备面试： 数据分析师的面试通常会考察你的数学统计基础、编程能力、机器学习知识以及解决问题的思路。多做一些模拟题，准备好解释你的项目经历。

总而言之，应用数学专业为你成为一名出色的数据分析师提供了得天独厚的优势。你已经拥有了分析问题的“骨架”，现在只需要用编程、机器学习和业务理解等“血肉”去丰满它。相信通过系统的学习和大量的实践，你一定能在这个领域大放异彩！

网友意见

通常拥有大量用户数据的相关行业公司（如电信，金融，互联网电商）才有专门职位做数据挖掘，分析的工作。如果有意向往数据分析师方向发展，大学期间就要寻找相关公司的实习。当然，还是考个研究生有更大机会通过大企业招聘的门槛。

通讯方向

男 | 7 年工作经验 | 硕士

中国移动XX省总公司 | 数据分析/产品管理

所属行业：通信/电信（设备/运营/增值）

职位月薪：18K

职责描述：

1、 数据分析平台规划与建设：充分理解公司战略，对接个人市场业务及产品运营需求，规划数据分析平台建设，设计数据统计模型；收集、分析相关数据信息，发现问题并提供相应解决方案，形成相应分析报告，为产品和运营提供决策支持。
2、 数据收集与分析：
 对国内外优秀运营商进行研究，分析其业务运营情况，并对竞争对手的产品进行数据监控与分析，为产品规划及运营提供依据和支持。
 收集客户需求，基于大数据统计分析（客户基本属性、办理业务习惯、渠道偏好及消费行为等）进行客户细分，并针对不同客户群解析客户痛点，制定差异化营销政策。
 多维度对产品运营及营销效果进行分析与评估，并提出现有业务优化及新业务策略建议，输出分析报告及相应业务优化与需求文档。
3、 项目管理与产品管理：
 基于数据分析，根据公司战略及业务发展方向进行重点业务规划，含业务运营发展方向、营销策略（含资费设计）等。
 根据公司战略及业务发展方向进行重点产品规划，并根据需求情况规划新产品发展方向、产品策略（含资费设计）；进行产品原型设计，并与相关产品开发团队进行沟通协调，确保产品与需求相匹配；推动产品顺利上线，并为上线后的问题解决提供支撑与咨询服务 。
 负责客户管理（CRM）系统产品完善与优化，参与运营数据分析、技术支撑、用户体验等运营相关工作，对用户相关行为数据进行挖掘和分析，提出产品进一步优化方向和方案；组织优化方案的产品测试，推动优化方案落地实施 。
 撰写产品策略推广分析及应用结果评估报告，进行内部市场宣贯，并上报集团公司。

XX理工大学

专业名称：概率与数理统计 硕士

金融方向

女 | 2 年工作经验 | 本科

XX保险公司 | 数据分析师

所属行业：保险

职位月薪（税前）：6K

职责描述：

工作内容：
1.负责车险的日常运营分析，包括但不限于报表的设计与制作；
2.根据业务发展需求，进行数据运营分析，给经营提供有价值的分析支持;
3.为业务部门提供数据支撑，对异常数据指标提出运营解决方法；
4.依据数据分析结果，撰写数据分析报告，制作PPT；
5.撰写业务推动方案，并完成后续方案的绩效兑现核算。
工作业绩：
1.入职不满1年，对Clementine的使用从接触到精通，并对省公司车险板块所有人员进行软件数据处理的培训；
2.独立解决问题清单数据，使缺少唯一标识的清单得以使用，有效帮助同事提高工作效率。

华南XX大学

专业名称：数学与应用数学

学历/学位：本科

互联网电商方向

女 | 2年工作经验 | 硕士

XX会（中国）有限公司 | 数据分析师

所属行业：互联网/移动互联网/电子商务

职位月薪（税前）：8K

职责描述：

1、进行运营监控体系指标的日常监控，查找分析运营过程中的异常情况，及时挖掘原因并汇报；
2、对运营过程中发生的重大异常进行专题分析，从流量、客户、订单、销售等指标中分维度进行分析和评估，提供运营决策建议；
曾参与如何提升个别终端周末销售专题、BD新客活动专题分析等项目；
3、对公司运营相关重要KPI进行分阶段趋势数据展示，挖掘并解读趋势异动背后的相关信息，提供运营建议；
曾独立完成pc端跳出率异动专题分析
4、不定时接取决策层的数据需求，提供数据支持。

香港XX大学 经济学 硕士

华南XX大学 数学与应用数学 本科

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